大数据介绍PPT课件contents目录•大数据概述•大数据技术架构•大数据采集与预处理•大数据存储与管理•大数据分析方法与应用•大数据挑战与未来趋势01大数据概述定义大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。特点大数据具有5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。大数据定义与特点03成熟期2013年至今，大数据技术和应用逐渐成熟，成为企业和政府决策的重要依据。01萌芽期20世纪90年代至2008年，大数据概念开始萌芽，一些公司开始尝试用数据来解决实际问题。02发展期2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，相关技术和应用开始快速发展。大数据发展历程物联网结合大数据技术，实现物联网设备的智能管理和优化。医疗健康利用大数据分析，提高医疗服务的精准度和个性化水平。金融科技运用大数据技术进行风险控制和客户画像，提高金融服务效率和质量。商业智能利用大数据分析技术，帮助企业实现数据驱动决策，提高运营效率。智慧城市通过大数据分析，实现城市资源的优化配置和智能化管理。大数据应用领域02大数据技术架构分布式文件系统分布式文件系统010203流式数据访问模式适用于具有大数据集的应用程序高吞吐量访问数据分布式文件系统•GlusterFS:一个开源的分布式文件系统，具有弹性哈希算法、可配置的传输层及支持多种客户端接口。可扩展性数据一致性高可用性分布式文件系统•ApacheHBase:一个高可扩展性的列存储系统，建立在HDFS之上。分布式数据库分布式数据库01线性可扩展性02自动故障转移适用于非结构化或半结构化数据03分布式数据库•Cassandra:一个高度可扩展的NoSQL数据库，提供高可用性和无单点故障。010203最终一致性多数据中心支持灵活的数据模型分布式数据库•AmazonWebServices(AWS):提供了一整套基础设施和应用程序服务，可通过云计算实现大数据处理和分析。云计算平台EC2弹性计算云，用于运行应用程序S3简单存储服务，用于数据存储EMR弹性MapReduce，用于数据处理和分析云计算平台Google提供的云计算服务，包括大数据处理和分析工具。GoogleCloudPlatform(GCP)用于运行应用程序的虚拟机服务GoogleComputeEngine用于数据存储的对象存储服务GoogleCloudStorage用于数据仓库和数据分析的完全无服务器数据仓库BigQuery云计算平台•ApacheSpark:一个快速、通用的大规模数据处理引擎。数据挖掘与分析工具03集成机器学习库（MLlib）和图处理库（GraphX）01内存计算02适用于迭代算法和交互式查询数据挖掘与分析工具•Tableau:一个交互式数据可视化平台，帮助用户分析和理解大量数据。数据挖掘与分析工具数据挖掘与分析工具拖放式界面实时数据连接和刷新丰富的可视化选项和仪表板创建功能03大数据采集与预处理网络爬虫日志文件传感器数据API接口数据采集方法通过模拟浏览器行为，自动抓取网页数据。通过物联网设备收集环境、位置、状态等传感器数据。收集系统、应用、设备等产生的日志文件。通过调用第三方API接口获取数据。对缺失数据进行填充、插值或删除等操作。缺失值处理识别并处理数据中的异常值，如离群点、噪声等。异常值处理将数据转换为适合分析的格式，如数值型、类别型等。数据转换降低数据维度，减少数据冗余和复杂性。数据规约数据清洗与转换数据集成对多个数据源的数据进行融合，提取出更全面、准确的信息。数据融合数据去重数据校验01020403对数据进行校验，确保数据的准确性和一致性。将来自不同数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据视图。识别并删除重复的数据记录，确保数据的唯一性。数据集成与融合04大数据存储与管理将大数据集分割成小块，分别存储在多个节点上，以实现数据的分布式存储。数据分片为确保数据可靠性和可用性，对每个数据分片创建多个副本，并将它们存储在集群的不同节点上。副本机制通过分布式一致性协议（如Paxos、Raft等）确保数据在多个副本之间保持一致性。一致性协议分布式存储原理制定定期备份计划，将数据备...
